数字金融与碳排放效率:理论分析与实证检验.pdf
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1、收稿日期:基金项目:国家自然科学基金();云南省省院省校教育合作人文社科项目(S Y S X )作者简介:兰忠菊(),女,贵州黔南人,硕士生;麦强盛(),男,云南个旧人,博士,教授,博士生导师.第 卷第期合 肥 工 业 大 学 学 报(社会科学版)V o l N o 年月J OUR NA LO FHE F E IUN I V E R S I T YO FT E C HN O L O G Y(S O C I A LS C I E N C E S)A u g 数字金融与碳排放效率:理论分析与实证检验兰忠菊,麦强盛(西南林业大学 会计学院,云南 昆明 )摘要:基于 年我国 个省级面板数据,采用超效率
2、非期望产出S BM模型测算碳排放效率,进而分析数字金融对碳排放效率的影响.研究发现:数字金融抑制了碳排放效率的提升,但产业结构升级和技术创新的中介作用体现为数字金融对碳排放效率的促进作用;数字金融与碳排放效率存在相反变化趋势的空间自相关性,碳排放效率具有空间溢出效应;相较于数字金融覆盖广度和数字化程度,数字金融使用深度对碳排放效率的抑制程度更大,数字金融对碳排放效率的抑制在西部地区更为明显;数字金融对碳排放效率具有单一门槛作用,数字金融突破门限值后对碳排放效率的抑制更为明显.关键词:数字金融;碳排放效率;空间效应;门限特征中图分类号:F ;F 文献标志码:A文章编号:()D i g i t a
3、 lF i n a n c ea n dC a r b o nE m i s s i o nE f f i c i e n c y:T h e o r e t i c a lA n a l y s i sa n dE m p i r i c a lT e s tL ANZ h o n g j u,MA IQ i a n g s h e n g(S c h o o l o fA c c o u n t i n g,S o u t h w e s tF o r e s t r yU n i v e r s i t y,K u n m i n g ,C h i n a)A b s t r a c t
4、:B a s e do n p r o v i n c i a l l e v e l p a n e l d a t a i nC h i n a f r o m t o ,t h i sp a p e r a d o p t s t h e s u p e r e f f i c i e n c yS BM m o d e l b a s e do nu n e x p e c t e do u t p u t t om e a s u r e c a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y,a n d t h e na n a l y z e
5、st h ei m p a c to fd i g i t a l f i n a n c eo nc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y T h es t u d yf i n d st h a td i g i t a l f i n a n c e i n h i b i t s t h e i m p r o v e m e n to fc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y,b u t t h e i n t e r m e d i a r yr o l eo f i n d u
6、s t r i a ls t r u c t u r eu p g r a d i n ga n d t e c h n o l o g i c a l i n n o v a t i o n i s r e f l e c t e d i n t h ep r o m o t i o nr o l eo f d i g i t a l f i n a n c eo nc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y;d i g i t a l f i n a n c ea n dc a r b o ne m i s s i o ne f f i c
7、i e n c yh a v es p a t i a l a u t o c o r r e l a t i o nw i t ho p p o s i t ec h a n g et r e n d s,a n dc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c yh a ss p a t i a ls p i l l o v e re f f e c t s;c o m p a r e dw i t ht h eb r e a d t ho fc o v e r a g ea n dd i g i t i z a t i o nd e g r e e
8、o fd i g i t a l f i n a n c e,t h ed e p t ho fu s eo fd i g i t a l f i n a n c eh a sag r e a t e rd e g r e eo f i n h i b i t i o no nc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y,a n dt h e i n h i b i t i o no fd i g i t a l f i n a n c eo nc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y i sm o
9、 r eo b v i o u s i nt h ew e s t e r nr e g i o n;d i g i t a l f i n a n c eh a sas i n g l et h r e s h o l de f f e c to nc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y,a n dt h es u p p r e s s i o no fc a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c yi sm o r eo b v i o u sa f t e rd i g i t a l f i
10、 n a n c eb r e a k s t h r o u g ht h e t h r e s h o l dv a l u e K e yw o r d s:d i g i t a l f i n a n c e;c a r b o ne m i s s i o ne f f i c i e n c y;s p a t i a l e f f e c t;t h r e s h o l dc h a r a c t e r i s t i c全球气候变暖、生物多样性受到威胁、极端天气等问题不断出现,引发人们开始反思人与自然的关系问题,而气候变化是这一关系中非常重要的因素,二氧化碳(C
11、O)是造成这一系列问题的主要温室气体,因而如何降低C O排放量引起了全世界的广泛关注.中国也积极采取了许多措施,如不断推进碳排放权交易市场的完善、自愿减排项目、发展碳金融等.年我国作出“双碳”承诺,这对新时代新阶段的碳减排提出了更高的要求.实现这一减排目标并发展绿色低碳经济不能仅靠末端的治理,而应顺应数字化时代,合理利用数字技术、云计算、互联网等方式.其中,金融是现代经济发展的核心,本身具有资源配置、价格发现、调动储蓄以及促进专业化等优势,因此可以采取有效的金融手段提升碳排放效率.数字化时代,金融需要激发数据资源潜能,以金融数字化转型推动生产、生活等方式转型.因此以大数据、移动互联网、云计算、
12、区块链等信息技术手段为基础的数字金融应运而生并迅速发展,其旨在实现金融发展的普惠性和平等性,可有效改善传统金融“普而不惠”的问题.与传统金融相比,数字金融以更低的成本、更广的服务范围和更普惠便捷的服务方式为更多市场主体提供更加高效可持续发展的金融服务,使数字金融成为经济高质量发展的重要支撑点.然而,数字金融能否提升碳排放效率,其内在作用机制如何?邻近地区数字金融发展是否对其他地区数字金融发展、碳排放效率提升产生空间非线性溢出效应?为回答这些问题,本文拟通过测度中国 个省区市碳排放效率,运用空间计量方法分析数字金融对碳排放效率的影响及内在作用机制.一、文献综述近年来,有关绿色低碳和碳减排的研究主
13、要集中在碳排放效率的概念、估计方法以及影响因素方面.碳排放效率的定义可从单要素和全要素角度界定.单要素角度下,其可界定为一个国家或地区单位G D P增长所带来的碳排放量,即碳排放强度或潜在碳强度与实际碳强度之比.全要素角度下,其可界定为在一定条件下,能源、资本、劳动力等其他变量不增加时,所带来的最大的经济产出或最小的碳排放量,由于全要素视角可以将要素、环境、经济等方面有机结合起来,测量结果更加全面.在测度方法上,主要有随机前沿方法(S F A)和数据包络分析(D E A).S F A可能因设定的技术非效率项和具体的生产函数不合适而存在结构偏差,而D E A具有不需要设定具体函数形式等优势,因而
14、使得D E A及扩展模型被广泛运用于效率测算中,如超效率D E A模型、S BM模型、非径向方向距离函数(N D D F)等.本文在全要素角度概念基础上,运用超效率非期望产出S BM模型测量碳排放效率.随着碳减排政策的不断推进,众多学者开始探索影响碳排放的因素,如碳试点政策、碳排放权交易制度、技术进步、环境规制,、城市化水平、人口密度、外商直接投资及经济发展水平 等.在众多影响碳排放的因素中,金融发展对碳排放也具有重要的影响.一方面金融发展抑制了碳排放 ,即金融发展通过技术创新、技术进步、吸引外商投资、经济增长、产业结构调整 等渠道对碳排放产生负面影响.另一方面金融发展也促进了碳排放,.金融发
15、展通过增加能源消费、倾向于满足自然资源密集型污染企业的融资需求、加快城市化水平、降低融资成本等渠道促进经济高速增长,使得碳排放量增加.此外,也有学者认为金融发展与碳排放之间存在倒U关系,其对碳排放的具体影响取决于积极和消极影响的相对大小.数字金融作为传统金融与现代数字技术融合的新金融形态,其对碳排放也具有不同影响.W a n g等以中国 个城市的面板数据为基础,利用空间杜宾模型证实了数字金融在促进产业结构升级、经济增长和技术创新时,会增加本地城市的碳排放量而降低邻近城市的碳排放量.邓荣荣和张翱祥选取我国 年 个城市的面板数据,利用面板回归模型、中介效应等方法证明了数字金融能够促进经济增长、技术
16、创新和产业结构调整,从而降低碳排放强度.此外,王元彬等基于中国 年城市面板数据,运用机器学习模型发现数字金融通过促进数字科技产业化、加快传统产业数字化渠道降低了碳排放量.Z h a o等认为数字金融通过吸引外资、降低融资成本、增强消费者环保意识等方式降低碳排放量,同时又由于技术创新突破了时空限制,为偏远地区提供多元化金融服务,第期兰忠菊,等:数字金融与碳排放效率:理论分析与实证检验促使该地区投资于粗放型经济活动,扩大经济规模进而促进碳排放量增加.王军等以 年制造业上市公司为研究样本,基于拓展内生增长模型发现,数字金融对制造业碳排放强度存在“先促增后抑制”的非线性关系,且这种关系主要取决于规模效
17、应和技术效应的权衡.综上所述,有关数字金融对碳排放的影响研究未形成一致结论,且较少从碳排放效率视角出发.因此,本文采用超效率非期望产出S BM模型估计我国 年 个省区市碳排放效率,通过构建面板空间计量模型、中介效应模型以及门限回归模型分析数字金融对碳排放效率的空间非线性溢出效应及作用机制.二、理论分析与研究假说数字金融的优势在于其以数字化的现代科技手段实现资源的优化配置、降低资金准入门槛、缓解融资约束、为偏远地区提供金融服务,使金融的普惠性和平等性得以实现,更加突显其服务面广、速度快和成本低的特点.数字金融以信息技术手段突破时空限制,使企业更加精准及时地追踪消费者需求信息,减少企业线下获取相关
18、信息而产生的碳排放量,进而有利于碳排放效率的提升,同时也有利于建立起企业和金融机构共生共融的长期融资关系,使企业获得充足资金以实现产业结构升级和技术创新,从而降低碳排放量.数字金融的发展促进了经济的增长,提高了经济效率,进而吸引外国投资者将其先进技术带入本国,进一步促进本国企业技术创新,提升碳排放效率,但外国投资的增加也可能产生“污染避难所”效应,不利于本国碳排放效率的提升.与此同时,经济的增长将带来生产规模的扩大,进而增加能源消耗,能源消耗的增加反过来也会刺激经济增长,.经济增长使国家有充足的资金进行金融体系建设,以提升金融市场化水平,从而最大化发挥金融市场的资源配置功能,拓宽企业的融资渠道
19、,进一步使企业以更低的成本获得资金来扩大生产规模,最终导致碳排放增加,从而降低了碳排放效率.基于此,本文提出以下假说:H:数字金融可能提升或降低碳排放效率.数字金融的快速发展通过对传统产业的数字化赋能推动产业结构升级,使生产要素从低效率的部门和产业向高效率的部门和产业转移,实现资源的优化配置,降低经济活动对稀缺资源的依赖程度,有利于碳排放效率的提升.此外,在产业结构升级过程中,创新发挥着重要作用.数字金融作为一种金融创新可有效解决产业结构升级中的融资问题并引导资金流向回报率高的产业,倒逼企业创新转型,增强其技术研发能力,推动技术创新,改善能源消费结构,增加清洁低碳产品的开发和使用,从而降低碳排
20、放.数字金融促进产业结构升级和技术创新,提升了碳排放效率,而碳排放效率的提升使能源服务更加便宜,促进能源服务消费,进而可能抵消原本可以节约的能源,引致碳排放效率的降低.基于此,本文提出以下假说:H:数字金融通过促进产业结构升级和技术创新对碳排放效率造成影响.三、研究设计变量说明及数据来源()被解释变量碳排放效率(c a r b o n).借鉴王东和李金叶 的方法,本文选择D E A的扩展模型超效率非期望产出S BM模型来估计碳排放效率.指标层面参考王东和李金叶、贺茂斌和杨晓维 的做法,选取能源、劳动和资本作为投入要素,地区生产总值作为期望产出,地区C O排放量作为非期望产出.其中,能源以各地区
21、能源消费总量衡量,劳动以各地区上年末就业人数与本年末就业人数均值衡量,资本则以 年为基期,根据永续盘存法计算而得.以上变量原始数据源自 中国统计年鉴、各地方统计年鉴,C O排放量数据源自中国碳核算数据库(C E A D s).合肥工业大学学报(社会科学版)年月()解释变量数字金融(i n d e x).借鉴北京大学中国数字金融研究中心公布的第三期数字普惠金融总指数衡量数字金融.()中介变量产业结构升级(i n d)用第三产业增加值与第二产业增加值的比值表示;技术创新水平(i n n)用每万人人均专利授权数量表示.()控制变量政府规模(g o v)用政府财政支出与G D P比值表示;科技研发支出
22、(t e c h)用科技支出与财政支出比值表示;经济发展水平(e c o)用人均G D P取对数表示;人口密度(d e n)用城市单位面积人口数取对数表示;外商投资(f d i)用外商投资总额占G D P的比重表示;城市化水平(u r)用城镇人口比重表示.中介变量与控制变量数据源自 中国统计年鉴、各地方统计年鉴.本文指标数据均为中国 年 个省区市(不含西藏自治区、台湾省、香港和澳门特别行政区)的面板数据,共计 个样本数据.模型设定从理论分析可知,数字金融对于碳排放具有一定的影响,为了研究数字金融对碳排放效率的影响,首先构建基准回归模型:c a r b o ni ti n d e xi tnjj
23、c o n t r o li tuiti t()其中:i表示省份;t表示年份;c a r b o n表示碳排放效率;i n d e x表示数字金融;c o n t r o l表示控制变量;ui为个体效应;t为时间效应;i t为随机干扰项.如果只考虑普通面板回归模型,易忽略变量的空间依赖性,这是因为区域间经济社会的发展越来越密切,各区域间的相互影响越来越大;因此,本文选择空间计量模型以克服碳排放效率的空间依赖性可能导致的模型结果误差.比较经典的空间计量模型主要是空间滞后模型(S A R)和空间误差模型(S EM).S A R检验其他地区的因变量对本地区因变量的各种空间外溢效应,其反映的空间自相关
24、性是一种内生交互效应;S EM度量其他地区被解释变量的随机扰动项冲击对本地区观测值的影响程度,其体现的是一种外生交互效应.构建的S A R和S EM模型如下:c a r b o ni tnj,jiWc a r b o ni ti n d e xi tnuuc o n t r o li ti t()c a r b o ni ti n d e xi tnuuc o n t r o li ti t;i tnjW j ivi t()其中:、都是系数;W是空间权重矩阵,本文的空间权重矩阵选择空间地理距离矩阵替代.为验证产业结构升级和技术创新水平在数字金融对碳排放效率的影响过程中是否发挥中介作用,本文引入
25、如下中介效应方程进行检验:i n di tnj,jiWi n di ti n d e xi tnjjc o n t r o li tuiti t()i n ni tunj,jiWi n ni tui n d e xi tnjujc o n t r o li tuiti t()c a r b o ni trnj,jiWc a r b o ni tri n d e xi tri n di tri n ni tnjrjc o n t r o li tuiti t()若式()中、式()中u和式()中r、r均显著,则表明产业结构升级和技术创新存在中介效应;若其中有一个系数不显著,则需要进一步的检验,以判
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